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World File Search System虹膜
生物形态 - 虹膜 -
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注，例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图（SEMG）信号是最有前途的方法之一，因为SEMG信号采集是无创的，并且与肌肉收缩直接相关。但是，对这些信号的分析仍然提出许多挑战，因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此，所得信号形状几乎相同，导致分类精度低。为了应对这一挑战，采用复杂的神经网络，需要大量的记忆足迹，消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能，同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外，通过引入新的主体间预训练，我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39％，可以匹配最先进的准确性，而无需任何额外的推理成本。在平行，超低功率（PULP）微控制器单元（MCU），Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态，我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ，比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍，同时只有94.2 kbs y 4.2 kb，而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器，SEMG，手势识别，深度学习，嵌入式系统
随后评估虹膜之间的碰撞...
在2009年2月10日，操作Iridium 33与废弃的Cosmos 2251之间的碰撞促进了政策的变化，迎来了碰撞评估和回避的新时代。数据能够对碰撞进行碰撞评估的数据是高精度目录（HAC）的数值集成特殊扰动（SP）模型，当时该模型当时受到公众的限制，但该集团由当时被称为联合空间操作中心（JSPOC）进行连接检测。仅HAC就无法描述操作和可操作卫星的连接风险，因为它没有包含操作员的测量，机动历史或操纵计划。JSPOC不知道Iridium的独立跟踪或操纵计划，Iridium无法使用HAC。各方，虹膜和JSPOC，需要信息的另一半才能知道可能发生碰撞。将使用当时无法使用的合并数据对碰撞进行重新访问，并告知自2009年以来所做的更改的有效性。
模仿机器人学：调查 - 虹膜
交互式模仿学习（IIL）是模仿学习（IL）的一个分支，在机器人执行过程中，间歇性地提供了人类反馈，从而可以在线改善机器人的行为。近年来，IIL越来越开始开拓自己的空间，作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的，1）它是有效的，因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为（与增强学习（RL）相反（RL），必须通过试用和错误发现行为（必须通过试用和错误发现），而2），并且2）是强大的，因为它是强大的，因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导，而逐渐匹配的是，教师的自我反射是及格的， o line Ile IL方法，例如行为克隆）。尽管有机会，但文献中的术语，结构和适用性尚不清楚，也尚未确定，从而减慢了其发展，因此，研究了创新的表述和发现。在本文中，我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外，我们旨在提高人们对其潜力，已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
虹膜毒理学评论或无机砷
估计每μg/kg的95％上限额外额外风险高于零剂量的风险估计值，该剂量与0.0365μg/kg的美国背景剂量相关，其中包括0.02μg/kg - 来自饮食的0.02μg/kg - 来自饮食的天数，以及来自0.0165μg/k的日子（参见至0.0165μg-ke/k k and k。 4.3.4）。b EPA的寿命额外风险每μg/kg天剂量高于背景的剂量越来越高于膀胱高于0.2μg/kg天的非线性（请参阅第4.3.5节）和肺癌（请参阅第4.3.6节）癌症。对于这些健康结果，不应从CSF获得非线性区域的风险估计，而应从这些部分提供的非线性多项式方程中获得。c癌症斜率因子为17.6（mg/kg-day）⁻1（mg/kg-day）和31.7（mg/kg-day）⁻1。d按照氯普伦的毒理学评论中所述计算（美国EPA，2010年），假设正常
虹膜识别的分割级融合 - FastPass
摘要 — 本文探讨了在特征提取之前在规范化/分割级别进行融合的潜力。虽然在数据/特征级别、分数级别和等级/决策级别有几种生物特征融合方法，结合了原始生物特征信号、分数或等级/决策，但这种类型的融合仍处于起步阶段。然而，对更宽松、侵入性更小的记录条件的需求日益增加，尤其是对于移动虹膜识别，这表明需要进一步研究这种非常低级别的融合。本文重点介绍虹膜生物特征系统的多分割融合方法，研究结合多种规范化算法的分割结果的好处，在公共 CASIA 和 IITD 虹膜数据集上使用两种不同的公共虹膜工具包 (USIT、OSIRIS) 中的四种方法。基于识别准确度和地面实况分割数据的评估表明，分割算法所犯的错误类型具有很高的敏感性。
虹膜金属成功完成下游锂...
• This milestone demonstrates IRIS Metals' progression from an exploration company to a near-term producer and supplier of lithium carbonate equivalent (LCE) • The Beecher project is licensed for production and well advanced towards a maiden mineral resource estimate expected in early 2025 • The conversion to lithium carbonate was done with ReElement, following the successful production of 6% spodumene concentrate (SC6) from IRIS' Beecher project in South Dakota ( refer to ASX Announcement dated 9 October 2024 ) • ReElement Technologies is a wholly owned subsidiary of American Resources Corporation (NASDAQ: AREC) • ReElement is advancing from demonstration operations to a commercial-scale critical minerals processing and refining plant • Following this successful conversion to LCE, IRIS Metals has signed a MOU with ReElement for further bulk testing and development of美国市场上的商业规模供应解决方案•该谅解备忘录使当事各方更接近虹膜，并成为第一个新的电池级碳酸锂的新近期国内供应商，该供应商可以提供完全减少通货膨胀的法案（IRA）符合通货膨胀的锂单位（IRA），向不断增长
智能材料的性能 - 虹膜-ROMA TRE
摘要：随着生物医学技术的进步，智能材料的引入将变得越来越相关。智能材料对外部刺激（例如，化学，电气，机械或磁信号）或环境环境（例如温度，照明，酸度或湿度）有所反应，并提供多种生物学过程是智能材料和生物学系统之间许多类似物的原因。使用不同的感应原理和制造技术开发了基于此类材料的几种应用。在生物医学领域，力传感器用于表征组织和细胞，作为开发智能手术器械的反馈，以进行微创手术。在这方面，目前的工作概述了有关涉及智能材料的生物医学应用实力测量方法的最新科学文献。尤其是，根据其结果和应用，对文献中提出的主要方法的性能评估进行了审查，重点是其计量特征，例如测量范围，线性性和测量精度。基于智能材料的力量测量方法的分类是根据其潜在应用提出的，突出了优势和缺点。
虹膜识别的分割级融合 - FastPass
摘要 — 本文研究了在特征提取之前在规范化/分割级别进行融合的潜力。虽然在数据/特征级别、分数级别和等级/决策级别有几种生物特征融合方法，结合了原始生物特征信号、分数或等级/决策，但这种类型的融合仍处于起步阶段。但是，对更宽松、侵入性更小的记录条件的需求日益增加，尤其是对于移动虹膜识别，这表明需要进一步研究这种非常低级别的融合。本文重点介绍了虹膜生物特征系统的多分割融合方法，研究了结合多种规范化算法的分割结果的好处，在公共 CASIA 和 IITD 虹膜数据集上使用两种不同的公共虹膜工具包 (USIT、OSIRIS) 中的四种方法。根据识别准确度和地面实况分割数据的评估表明，分割算法所犯错误类型具有很高的敏感性。